疾病相关靶点的识别 AI能够分析大量的生物学数据，包括基因组学和蛋白质组学数据，以识别与疾病相关的靶点。这一能力极大地加速了药物发现过程，提高了药物审批的成功率。
虚拟筛选 AI技术使得科学家能够从庞大的化合物库中快速筛选出有潜力的药物候选物，通过模拟化学相互作用和预测结合亲和力，优先选择化合物进行实验测试。
结构-活性关系（SAR）建模 AI模型能够建立化合物的化学结构与其生物活性之间的联系，帮助研究人员优化药物候选物，设计出具有理想特性的新分子。
个性化医疗 AI算法能够分析真实世界的患者数据，推动个性化医疗方法的发展，从而提高治疗效果和患者的依从性。
药物递送系统的优化 AI在药物递送系统的设计中发挥着重要作用，通过模拟和优化药物释放动力学，提高药物的生物利用度和疗效。
临床试验优化 AI能够帮助优化临床试验设计，通过预测患者反应和治疗结果，指导试验设计和患者选择。
药物安全性预测 AI系统能够通过分析化合物的化学结构和特性来预测药物的毒性，帮助研究人员优先选择更安全的化学物质，减少临床试验中潜在的不良反应。
Antiverse公司：Antiverse是一家利用AI和机器学习技术来模拟抗体-抗原相互作用的新型抗体发现公司。该公司通过噬菌体展示技术来发现新药，其平台能够从现有工作中提取更多数据，并在多维空间上进行聚类以及基于顺序和结构的分组选择，提供更多的候选化合物。这一服务已被大型制药公司使用，主要聚焦于G蛋白偶联受体（GPCRs），这些受体与多种疾病相关。
Arctoris公司：Arctoris是一家生物技术平台公司，利用其全自动化平台进行药物发现。该公司由肿瘤学家和药物/合成化学家创立，在牛津、波士顿和新加坡运营，致力于推动药物发现的进程。
卡迪夫大学与阿斯利康合作：卡迪夫大学与阿斯利康合作进行了一项新研究，利用AI创造出能够有效运输药物并且可以精确瞄准和治疗患病细胞的微观粒子。这项研究聚焦于核酸治疗方式，需要安全有效地递送到特定的细胞内位置才能发挥作用。研究中提到的脂质纳米粒子（LNP）是最成熟的递送系统之一，该研究有助于提高递送效率，减少因被困在降解囊泡中而被浪费的递送物。
Benevolent AI公司：Benevolent AI是一家利用AI技术从生物医学数据中提取信息以加速药物研发过程的公司。阿斯利康与Benevolent AI合作，结合双方的数据和AI技术，对慢性肾病和特发性肺纤维化的相关治疗药物进行研发，并成功发现了新的药物靶点。
